الفصل 3: التدريب السحابي (AWS، GCP، Azure)

مقارنة المنصات

الميزة	AWS SageMaker	GCP Vertex AI	Azure ML
دفاتر الملاحظات	✅	✅	✅
AutoML	✅	✅	✅
الأنابيب	✅	✅	✅
Spot/Preemptible	✅	✅	✅
تكامل MLflow	✅	✅	✅

مثال AWS SageMaker

import sagemaker
from sagemaker.pytorch import PyTorch

estimator = PyTorch(
    entry_point='train.py',
    source_dir='src/',
    role=sagemaker.get_execution_role(),
    instance_count=2,
    instance_type='ml.p3.2xlarge',
    framework_version='2.0',
    py_version='py310',
    hyperparameters={
        'epochs': 10,
        'batch-size': 32,
        'learning-rate': 0.001
    },
    use_spot_instances=True,
    max_wait=3600,  # Max wait time for spot
    checkpoint_s3_uri='s3://bucket/checkpoints/'
)

estimator.fit({'training': 's3://bucket/data/train/'})

نصائح تحسين التكلفة

1. استخدام مثيلات spot/preemptible - توفير بنسبة 60-90%
2. تحديد حجم المثيلات بشكل صحيح - لا تبالغ في التخصيص
3. إيقاف دفاتر الملاحظات تلقائيًا - تجنب الرسوم غير النشطة
4. استخدام نقاط التحقق - استئناف التدريب المتوقف

---

التالي: اختبار الوحدة 5